O câncer de mama é a segunda neoplasia maligna mais comum entre mulheres no Brasil. Quando os sintomas já são visíveis e palpáveis, a maioria dos casos é detectada em estágios avançados, o que dificulta o tratamento. Por isso, o rastreamento é crucial para a detecção precoce. A startup Huna, com apoio de pesquisadores da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), está utilizando a inteligência artificial (IA) para otimizar a fila da mamografia, ajudando a priorizar mulheres de mais alto risco e aumentando a chance de detecção nas fases iniciais da doença. A nova técnica utiliza algoritmos de IA que interpretam exames de sangue de rotina para mapear o risco de uma mulher estar com a neoplasia.
A tecnologia servirá como ferramenta para que a mulher tenha prioridade no atendimento nos sistemas de saúde. “A detecção precoce aumenta as chances de cura para 90%, além de otimizar os recursos da área que é sobrecarregada em todo o País”, afirma Daniella Castro Araújo, doutora em Ciências da Computação, CTO e cofundadora da Huna, responsável pelo estudo. O modelo foi pré-treinado para identificar as pacientes com maior risco de terem a doença. Para isso, foram utilizados dados retrospectivos de cerca de 500 mil brasileiras, com e sem câncer de mama – que fizeram exame de sangue juntamente com biópsia ou mamografia – para rotular uma base de resultados positivos e negativos para a neoplasia.
“Usamos algoritmos de IA para detectar o padrão no hemograma de mulheres que têm câncer de mama e saudáveis. Como os processos biológicos de doenças como o câncer não são lineares, por meio da IA é possível identificar os padrões complexos que ocorrem em vários marcadores do hemograma”, explica. A ferramenta é considerada uma estratificadora de riscos porque permite identificar, por meio da análise do hemograma completo, o risco de uma mulher ter a neoplasia em curto prazo. A vantagem da tecnologia com IA está no custo, pois basta ter o programa com o algoritmo no computador para fazer a análise do exame de sangue. A cientista afirma que já existem empresas criando métodos que identificam o DNA do tumor no sangue, mas o valor é alto.
A ferramenta não visa substituir os processos de rastreamento e diagnóstico existentes, mas ajudar a organizar e direcionar os esforços e recursos do sistema de saúde para as pacientes com maior risco. “Mamografia e ultrassom são padrão ouro para identificação precoce, mas só 20% das mulheres têm acesso. Com o algoritmo analisando um exame já realizado será possível identificar as pacientes com mais chances de desenvolverem a doença, possibilitando ao plano de saúde ou ao Sistema Único de Saúde (SUS) dar prioridade no atendimento ou até mesmo orientar para que mantenham os exames em dia”, esclarece.
Caminho longo – Para o desenvolvimento do estudo foram analisados, de forma anônima, bancos de dados de exames de sangue, mamografias e biópsias usados para diagnosticar o câncer de mama no Hospital de Amor, em Barretos, interior de São Paulo, e na rede de laboratórios do Grupo Fleury. “Em comparação com o modelo de estratificação de risco clínico mais conhecido, o Tyrer-Cuzick, o nosso apresenta desempenho ligeiramente melhor, com a vantagem de poder ser utilizado em larga escala em bases de dados laboratoriais”, acentua a cientista Daniella Castro Araújo. A inovação está em fase de testes em quatro operadoras de saúde, e a ideia é rodar a prova de conceito no SUS e buscar aprovação da Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa). Além disso, a tecnologia poderá ser utilizada para outros tipos de câncer, pois o algoritmo pode ser treinado utilizando banco de dados de diferentes enfermidades. •
